Apa itu algoritma Lstm?

2024 Pengarang: Lynn Donovan | [email protected]. Terakhir diubah: 2023-12-15 23:48

Memori jangka pendek panjang ( LSTM ) adalah jaringan saraf tiruan berulang ( RNN ) arsitektur yang digunakan dalam bidang deep learning. LSTM jaringan sangat cocok untuk mengklasifikasikan, memproses, dan membuat prediksi berdasarkan data deret waktu, karena mungkin ada jeda dengan durasi yang tidak diketahui antara peristiwa penting dalam deret waktu.

Selain itu, bagaimana Anda menjelaskan Lstm?

NS LSTM memiliki aliran kontrol yang sama dengan jaringan saraf berulang. Ini memproses data yang meneruskan informasi saat menyebar ke depan. Perbedaannya adalah operasi dalam LSTM sel. Operasi ini digunakan untuk memungkinkan LSTM untuk menyimpan atau melupakan informasi.

Juga, apa output dari Lstm? NS keluaran dari sebuah LSTM sel atau lapisan sel disebut keadaan tersembunyi. Ini membingungkan, karena masing-masing LSTM sel mempertahankan keadaan internal yang tidak keluaran , disebut keadaan sel, atau c.

Karenanya, mengapa Lstm lebih baik daripada RNN?

Kita dapat mengatakan itu, ketika kita pindah dari RNN ke LSTM (Memori Jangka Pendek Panjang), kami memperkenalkan lebih banyak & lebih banyak tombol pengontrol, yang mengontrol aliran dan pencampuran Input sesuai dengan Bobot terlatih. Jadi, LSTM memberi kita kemampuan Kontrol paling banyak dan dengan demikian, Lebih baik Hasil. Tetapi juga dilengkapi dengan lebih banyak Kompleksitas dan Biaya Operasi.

Apakah Lstm merupakan jenis RNN?

LSTM Jaringan. Jaringan Long Short Term Memory – biasanya hanya disebut “LSTMs” – adalah jaringan khusus jenis RNN , mampu mempelajari ketergantungan jangka panjang. Dalam RNN standar, modul berulang ini akan memiliki struktur yang sangat sederhana, seperti lapisan tanh tunggal. Modul berulang dalam standar RNN berisi satu lapisan.